算法

摘要

在机器学习中，已标记的数据是较少的，其价值是非常高的。但在现实情况下，获取未标记的数据常常是非常容易的，因此研究少量已标记大量未标记的半监督学习的算法非常必要。

本文主要整理了半监督学习的标签传递算法（Label Propagation Algorithm），通过将已标记的数据，按照传递矩阵，传递给未标记数据，从而得到了软标记的数据。基于软标记的数据在模型的准确性和泛化能力上都优于仅有少量标记的数据的模型。

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摘要

本文介绍全连接神经网络的前馈传播过程和反向传播过程，这部分是神经网络基础。通过梯度下降算法推导神经网络的前向传播和反向误差传播过程，重点在于更新权重和偏置参数过程。

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手写数字图像识别作为机器学习入门教程。本文分别使用KNN、SVM算法实现手写数字识别后续教程继续补充全连接神经网络和卷积神经网络的识别，对比不同算法的实现难度、训练耗时、准确率等参数。

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K-Means聚类算法

概要

聚类算法是一种非监督的算法，简单说“人以类聚，物以群分”，就是将类似的事物归为一类，这里的类似特指距离，也就是距离越近，相似度越大。

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